< Return to Video

A sarkon túl látó kamera

  • 0:01 - 0:02
    A jövőben
  • 0:02 - 0:06
    az önvezető autók biztonságosabbak
    és megbízhatóbbak lesznek, mint az ember.
  • 0:06 - 0:07
    Ehhez azonban
  • 0:07 - 0:10
    olyan technológia kell,
    ami lehetővé teszi,
  • 0:10 - 0:12
    hogy az autók gyorsabban
    reagáljanak, mint az ember,
  • 0:12 - 0:15
    az algoritmusok jobban
    vezessenek, mint az ember,
  • 0:15 - 0:19
    és a kamerák többet lássanak,
    mint az ember.
  • 0:20 - 0:24
    Képzeljék el például,
    hogy egy önvezető autó vakon kanyarodna,
  • 0:24 - 0:26
    és szembe jön egy autó,
  • 0:26 - 0:29
    vagy épp egy gyerek készül
    kiszaladni az utcára.
  • 0:29 - 0:33
    Jövendő autónknak szerencsére
    lesz egy szuperereje, egy kamera,
  • 0:33 - 0:37
    ami képes belátni a sarkokon,
    feltárni a lehetséges veszélyeket.
  • 0:38 - 0:40
    Az utóbbi pár évben PhD-hallgatóként
  • 0:40 - 0:42
    a Stanford Computational
    Imaging Labor csapatában
  • 0:42 - 0:45
    olyan kamerán dolgoztam, ami képes erre –
  • 0:45 - 0:48
    ami képes elképzelni
    sarkok mögött megbúvó tárgyakat,
  • 0:48 - 0:51
    vagy bármit, ami takarásban van.
  • 0:51 - 0:55
    Hadd mutassam be, mit láthat a kameránk.
  • 0:55 - 0:58
    Egy kültéri kísérletet hajtottunk végre,
    melyben kamerarendszerünk
  • 0:58 - 1:01
    lézerrel tapogatja le
    ennek az épületnek az oldalát,
  • 1:01 - 1:03
    és a jelenet, amit fel akarunk venni,
  • 1:03 - 1:06
    a függöny mögötti sarokban játszódik.
  • 1:06 - 1:09
    Így kamerarendszerünk
    nem látja közvetlenül.
  • 1:10 - 1:11
    Mégis, valamilyen módon
  • 1:11 - 1:15
    képes felvenni a jelenetet
    három dimenzióban.
  • 1:16 - 1:17
    Hát ez meg hogy lehet?
  • 1:17 - 1:20
    Itt zajlik a varázslat,
    ebben a kamerarendszerben.
  • 1:20 - 1:24
    Vegyük úgy, hogy ez egy
    nagy sebességű kamera.
  • 1:24 - 1:27
    Nem olyan, ami 1000 képkockát
    vesz fel másodpercenként,
  • 1:27 - 1:30
    még csak nem is egymilliót,
  • 1:30 - 1:32
    hanem egybilliót!
  • 1:33 - 1:38
    Annyira gyors, hogy a fény
    mozgását is képes felvenni.
  • 1:39 - 1:42
    Hadd mondjak egy példát,
    milyen gyorsan terjed a fény,
  • 1:42 - 1:47
    hasonlítsuk a sebességét
    egy képregényhős futóbajnokhoz,
  • 1:47 - 1:50
    aki a hangsebesség háromszorosánál is
    gyorsabban mozog.
  • 1:50 - 1:54
    Egy fényimpulzus a másodperc
    3,3 milliárd részéig tartó,
  • 1:54 - 1:56
    vagyis 3,3 nanoszekundumnyi idő alatt
  • 1:56 - 1:58
    jut el egy méter távolságra.
  • 1:58 - 2:00
    Ugyanakkor szuperhősünk
  • 2:00 - 2:04
    egy hajszálnyi távolságot sem tett meg.
  • 2:04 - 2:06
    Azért ez elég gyors.
  • 2:06 - 2:09
    De valójában még ennél is
    sokkal gyorsabb felvétel kell ahhoz,
  • 2:09 - 2:12
    hogy centiméternél pontosabban
    megörökíthessük a fényt.
  • 2:13 - 2:15
    Kamerarendszerünk tehát
  • 2:15 - 2:19
    képkockánként 50 billiomod másodperces,
    azaz 50 pikoszekundumos sebességgel
  • 2:19 - 2:21
    tudja felvenni a fotonokat.
  • 2:22 - 2:24
    Fogjuk tehát ezt az ultragyors kamerát,
  • 2:24 - 2:28
    összepárosítjuk egy lézerrel,
    ami rövid fényimpulzusokat bocsát ki.
  • 2:29 - 2:31
    Minden egyes impulzus eléri
    ezt a látható falat,
  • 2:31 - 2:33
    majd valamennyi fény
    visszaverődik a kameránkra,
  • 2:34 - 2:37
    de a fal arra is jó, hogy szétszórja
    a fényt a sarok körül
  • 2:37 - 2:39
    a mögötte rejlő tárgyra, majd vissza.
  • 2:39 - 2:42
    Sokszor megismételjük ezt a mérést,
    hogy feljegyezzük,
  • 2:42 - 2:44
    mennyi idő alatt érnek vissza a fotonok
  • 2:44 - 2:46
    a fal különböző pontjairól.
  • 2:46 - 2:49
    A mérés után készíthetünk a falról
  • 2:49 - 2:52
    egybillió képkocka per másodperces videót.
  • 2:52 - 2:55
    Szabad szemmel nem tűnik fel
    semmi különös a falon,
  • 2:55 - 3:00
    egybillió kép per mp sebességnél azonban
    valami egészen hihetetlent láthatunk.
  • 3:00 - 3:05
    Láthatjuk, ahogy a fényhullámok
    visszaverődnek a rejtett jelenetről,
  • 3:05 - 3:07
    és nekicsapódnak a falnak.
  • 3:07 - 3:10
    Minden egyes hullám információt hordoz
    a takarásban lévő tárgyról,
  • 3:10 - 3:12
    ami visszaverte a jelet.
  • 3:12 - 3:14
    Méréseink eredményeit
  • 3:14 - 3:17
    rekonstrukciós algoritmusba tesszük,
  • 3:17 - 3:20
    aztán újraépítjük a kitakart díszlet
    három dimenziós geometriáját.
  • 3:21 - 3:25
    Hadd mutassak még egy példát
    egy beltéri felvételünkről,
  • 3:25 - 3:28
    ezúttal többféle tárgy van takarásban.
  • 3:28 - 3:30
    Ezek a tárgyak különböző formájúak,
  • 3:30 - 3:33
    tehát eltérő módon verik vissza a fényt.
  • 3:33 - 3:36
    Ez a fényes sárkányszobor például
    másképp veri vissza a fényt,
  • 3:36 - 3:38
    mint a tükrös diszkógömb,
  • 3:38 - 3:41
    vagy a fehér diszkoszvető szobor.
  • 3:41 - 3:44
    Láthatjuk is az eltérő
    fényvisszaverési módokat,
  • 3:44 - 3:47
    ha láthatóvá tesszük,
    mint ebben a 3D-s alakzatban,
  • 3:47 - 3:51
    melyben csak egyszerűen
    összefűztük a képkockákat.
  • 3:51 - 3:55
    Ezen a kockán a mélység képviseli az időt.
  • 3:56 - 3:59
    Ezek a világos pontok
    fényvisszatükröződések,
  • 3:59 - 4:02
    a diszkógömb tükörlapocskáiról
    verődnek vissza,
  • 4:02 - 4:04
    az idő múlásával szétszóródnak a falon.
  • 4:04 - 4:08
    Ezek a fénycsíkok érnek ide leghamarabb,
  • 4:08 - 4:12
    a falhoz legközelebbi
    csillogó sárkányszoborról származnak,
  • 4:12 - 4:14
    a többi fénycsík pedig
  • 4:14 - 4:17
    a könyvszekrényről és a szoborról ered.
  • 4:18 - 4:22
    Kockáról kockára jeleníthetjük meg
    ezeket a méréseket,
  • 4:22 - 4:23
    mintha videó lenne,
  • 4:23 - 4:25
    hogy közvetlenül láthassuk a szórt fényt.
  • 4:25 - 4:29
    És mint mondtam, a falhoz legközelebbi
    sárkánytól származó fényvisszaverődést
  • 4:29 - 4:30
    láthatjuk először,
  • 4:30 - 4:34
    aztán a diszkógömb fényes pontjait,
  • 4:34 - 4:37
    majd a könyvszekrényről
    visszaverődő többi fényt.
  • 4:37 - 4:41
    Végül pedig a szoborról visszaverődő
    fényhullámokat látjuk.
  • 4:42 - 4:45
    Ezek megvilágítják a falat,
  • 4:45 - 4:49
    egybilliomod másodpercig
    tartó tűzijátékok.
  • 4:54 - 4:57
    És bár ezek a tárgyak
    különbözőképpen tükrözik a fényt,
  • 4:57 - 5:00
    mégis újraépíthetjük az alakjukat.
  • 5:00 - 5:02
    Ezt láthatjuk a sarkon túl.
  • 5:04 - 5:07
    Most pedig mutatok egy egészen más példát.
  • 5:07 - 5:10
    Ebben a videóban, mint látják,
    fényvisszaverő overall van rajtam,
  • 5:10 - 5:15
    kamerarendszerünk a falat pásztázza
    másodpercenként négyszer.
  • 5:15 - 5:17
    A ruhám fényvisszaverő,
  • 5:17 - 5:19
    így elegendő fotont örökíthetünk meg,
  • 5:19 - 5:23
    így láthatjuk, hol vagyok és mit csinálok,
  • 5:23 - 5:26
    anélkül, hogy a kamera
    közvetlenül látna engem.
  • 5:26 - 5:30
    A fotonokat veszi fel, amik a falról
    visszaverődnek a ruhámra,
  • 5:30 - 5:32
    vissza a falra, majd vissza a kamerába,
  • 5:32 - 5:36
    így valós időben tudjuk felvenni
    ezt a közvetett videót.
  • 5:37 - 5:40
    És úgy véljük, ez a fajta,
    gyakorlatilag nem közvetlen képalkotás
  • 5:40 - 5:44
    hasznosan alkalmazható,
    például önvezető autóknál,
  • 5:44 - 5:46
    vagy orvosbiológiai képalkotáshoz,
  • 5:46 - 5:50
    melynek során a test legapróbb
    részleteibe kell bepillantanunk.
  • 5:50 - 5:53
    És talán olyan robotokra is szerelhetünk
    hasonló kamerarendszereket,
  • 5:53 - 5:56
    melyeket más bolygók feltárására
    küldünk ki az űrbe.
  • 5:56 - 6:00
    Nos, lehet, hogy már hallottak
    valamit a sarkon túli látásról,
  • 6:00 - 6:01
    de amit ma mutatok önöknek,
  • 6:01 - 6:04
    az két évvel ezelőtt
    még teljes képtelenség lett volna.
  • 6:04 - 6:07
    Ma például nagy, szobaméretű,
    rejtett kültéri jeleneteket vehetünk fel
  • 6:07 - 6:09
    valós időben,
  • 6:09 - 6:13
    és jelentős előrelépéseket tettünk
    e technológia alkalmazása felé,
  • 6:13 - 6:16
    amit a közeljövőben akár
    autókon is láthatnak majd.
  • 6:16 - 6:19
    De természetesen maradtak még feladatok.
  • 6:19 - 6:23
    Például nagy távolságról
    tudunk-e rejtett jelenetet felvenni,
  • 6:23 - 6:26
    ha ott csak igen-igen kevés
    fotont tudnánk begyűjteni,
  • 6:26 - 6:29
    alacsony hatóerejű és a szemet
    nem károsító lézerekkel?
  • 6:30 - 6:32
    Vagy készíthetünk képet olyan fotonokkal,
  • 6:32 - 6:35
    melyek nemcsak egyszer
    verődnek vissza a sarkon túlról,
  • 6:35 - 6:37
    hanem annál jóval többször?
  • 6:37 - 6:41
    Hogy oldjuk meg, hogy a nagy, méretes
    prototípus-rendszerünket lekicsinyítsük
  • 6:41 - 6:44
    akkorára, hogy jól használható legyen
  • 6:44 - 6:45
    orvosbiológiai képalkotáshoz,
  • 6:45 - 6:48
    vagy netán tökéletesebb
    lakásbiztonsági rendszerhez,
  • 6:48 - 6:54
    vagy esetleg más alkalmazásokhoz is
    jó lenne ez az új képalkotó módszer?
  • 6:54 - 6:56
    Szerintem izgalmas új technológia,
  • 6:56 - 6:58
    és annyiféle alkalmazása lehet majd,
  • 6:58 - 7:00
    amennyit most még el sem tudunk képzelni.
  • 7:00 - 7:02
    És igen, az önvezető autók jövője
  • 7:02 - 7:05
    ma talán még igen távolinak tűnik –
  • 7:05 - 7:07
    de már fejlesztjük hozzá a technológiát,
  • 7:07 - 7:09
    amitől az autó biztonságosabb
    és intelligensebb lesz.
  • 7:10 - 7:13
    És amilyen szédítő tempóban
    fejlődik a tudomány és az innováció,
  • 7:13 - 7:16
    sosem tudhatjuk, mik azok
    az új és izgalmas képességek,
  • 7:16 - 7:18
    amik csak egy saroknyira vannak tőlünk.
  • 7:19 - 7:22
    (Taps)
Title:
A sarkon túl látó kamera
Speaker:
David Lindell
Description:

Az önvezető autóknak óvakodniuk kell az akadályoktól ahhoz, hogy biztonságosan működjenek – főleg azoktól, melyek kívül esnek a látókörükön. Ehhez olyan technológiára van szükségünk, ami jobban lát, mint mi, emberek, állítja David Lindell elektrotechnikus. Csatolják be biztonsági öveiket, és Lindell egy gyors, korszakalkotó technikai bemutató során kifejti a sarkon túl rejtőző tárgyakat feltárni képes, nagysebességű kamera figyelemre méltó és sokoldalú lehetőségeit.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
07:34

Hungarian subtitles

Revisions